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« L'eau est pour Alpiq ce que la farine est au boulanger », selon Jonathan Fauriel, Head Civil Engineering and Environment. En tant que deuxième producteur majeur d'électricité à partir d'énergies renouvelables en Suisse, nous avons la lourde responsabilité d'assurer une utilisation durable de l'eau et d'optimiser son utilisation. Pour ce faire, les prévisions fiables des apports naturels dans les prises d’eau et les retenues sont essentielles. « Nous avons besoin de connaître la quantité d'eau disponible pour l’utiliser au mieux et ne pas la gaspiller », explique Jonathan. Cette donnée permet à une entreprise productrice d'électricité comme Alpiq d’assurer une bonne planification de la production et de sécuriser l'approvisionnement en électricité.
Pourquoi nous avons besoin de prévisions sur les volumes d'eau
Pour éviter les pertes d'eau : en cas d'afflux d'eau excessif et/ou inattendu causé par des précipitations ou des températures élevées (fonte de glace), les prises d’eau et les retenues peuvent déverser, avec des pertes pouvant aller jusqu’à 40 GWh par an pour Alpiq.
Pour optimiser les périodes de turbinage : il est important de connaître la quantité d'eau disponible pour la production d'électricité, à des horizons journaliers, hebdomadaires et saisonniers.
Pour réduire les coûts de l'énergie de pompage : il est possible de mieux planifier le moment où l'eau est pompée dans les galeries et les retenues.
Pour optimiser les services-système : la maitrise des apports permet d’optimiser l'utilisation des services-système pour Swissgrid et ainsi de stabiliser le réseau de manière fiable.
Pour réduire les écarts d'ajustement : les prévisions permettent de réduire la différence entre la quantité d'électricité déjà vendue sur le marché et la quantité d'électricité disponible au moment de la livraison. Les risques sont ainsi réduits.
Pour améliorer la sécurité à l’aval des ouvrages : il est possible de prévoir les déversements et d’avertir la population à temps.
« Produire des prévisions est plus ou moins facile car un grand nombre de modèles et de prestataires existent », plaisante Jonathan avant d'ajouter :
« Par contre, établir des prévisions quantitatives fiables et pertinentes est un vrai défi. Avec des indicateurs aussi difficiles que les prévisions météorologiques, il est quasi impossible de déterminer avec exactitude les précipitations liquides et les débits d’écoulement correspondants. De plus, les paramètres sont très différents d’un aménagement à l’autre. Le challenge est de donner la prévision qui correspond aux besoins. »
Convertir la météo en données
La prévision des apports naturels demande de collecter d'importants volumes de données brutes, de les traiter, de les préparer, de les intégrer dans des systèmes de contrôle existants et de les modéliser. Cela comprend les prévisions météo, les données issues des stations météo et des radars, les données sur les débits des différents aménagements et les niveaux d'eau dans les retenues. Avec toutes ces données, nous essayons de déterminer les quantités d'eau aussi précisément que possible afin de les utiliser de manière optimale pour la production et la commercialisation d'électricité. « Pour ce faire, nous utilisons tous les outils et ressources disponibles », déclare résolument Jonathan, ajoutant que les modèles basés sur l'intelligence artificielle sont également inclus. Alpiq poursuit deux projets actuellement, à savoir Radar4Infra et Defrost for Hydropower, qui sont basés sur des mesures radar et des données satellites.
Radar4Infra
The Radar4Infra project, supported by Innosuisse, aims to improve all components of the forecast and was actually developed to provide more reliable flood risk warnings and quantitative flow estimations.¬ The forecasts are based on a combination of radar signals, weather forecast models and development scenarios. The radar measures the drop size of the rain, the types of snow crystals or the presence of hailstones in the clouds and derives the precipitation intensity from this. Machine learning is to be used to achieve ever greater accuracy in the modelling. The Radar4Infra project focuses on smaller geographical units and catchment areas and aims to provide a response time of just a few minutes – ideal for short-term forecasting of reservoir inflows. The first results of the project should be available in mid-2022.
Defrost for Hydropower
Le projet Defrost for Hydropower est basé sur des données satellites. Il combine l'expertise et le savoir-faire du SLF dans le domaine des précipitations solides, l'imagerie satellite et la technologie de données géographiques de Wegaw et enfin la modélisation de Hydrique Ingénieurs pour prédire les débits. Dans ce processus, les informations satellites de la surface neigeuse sont converties et intégrées dans les prévisions hebdomadaires et saisonnières d’apports. Ce projet a pour partenaires l'Office fédéral de l'énergie et les sociétés productrices d'électricité FMV SA, SIG, Groupe E, Romande Energie, EnBAG AG, OIKEN, EnAlpin mais aussi l'Etat de Genève. La méthodologie a été testée avec succès sur deux bassins versants au début de l'année 2021. D'ici la mi-2022, les simulations de débits seront comparées aux informations provenant de la plupart des sociétés productrices d'électricité participantes dans le but d'identifier les possibilités d'amélioration dans la production et le négoce.
En collaboration avec le département D&C, les deux projets ont pour but d'optimiser l'intégration des données dans nos systèmes actuels et de développer la modélisation afin que l'eau en tant que ressource soit utilisée de la meilleure manière possible et que la commercialisation de l’électricité soit optimisée. Malgré toutes les tentatives prometteuses de perfectionner les prévisions, Jonathan reste lucide et pragmatique : « Nous pouvons optimiser les prévisions, mais nous ne pouvons évidemment pas influencer la météo. Tout ce que nous pouvons faire, c'est de bien nous préparer, et espérer avoir des apports élevés cette année... »